どの手法を使うと特定分野で精度出せるかを見極めるのは人なのよな＞モデルの正確性よりもむしろ、DeepMindが今回のモデルで周りが予測していたのに反して強化学習のアイデアを用いなかったことの方がむしろ興味深い。

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natu3kan のブックマーク 2019/01/12 15:00

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4663028304607803041/comment/natu3kan" data-user-id="natu3kan" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/note.com/zhubo/n/n00675c5ae7c7" data-original-href="https://note.com/zhubo/n/n00675c5ae7c7" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fnote.com%2Fzhubo%2Fn%2Fn00675c5ae7c7" data-user-icon="/users/natu3kan/profile.png">AlphaGoの衝撃再び — タンパク質構造予測でAlphaFoldが今までのモデルに圧勝｜Zhubo.JP</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/science">science</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">どの手法を使うと特定分野で精度出せるかを見極めるのは人なのよな＞モデルの正確性よりもむしろ、DeepMindが今回のモデルで周りが予測していたのに反して強化学習のアイデアを用いなかったことの方がむしろ興味深い。</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/natu3kan/20190112#bookmark-4663028304607803041"><span class="datetime-body">2019/01/12 15:00</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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